sklearn库中DBSCAN算法的原理

DBSCAN(Density-based spatial clustering of applications with noise) 是一种基于密度的聚类算法。它通过将数据集分成核心点、边界点和噪声点三类来实现聚类。核心点是指在半径ε内至少有MinPts个样本的点，边界点是指在半径ε内少于MinPts个样本，但是其距离核心点不超过ε的点，噪音点是指既不是核心点也不是边界点的点。该算法的实现方式主要分为两个步骤：首先，通过计算各个点到其他点的距离来计算每个点的密度。接着，通过设定半径ε和邻居数MinPts来对数据进行聚类。对于核心点，可以通过扫描数据集中的每个点来找到其相邻的所有点，如果邻居数大于或等于MinPts，则将它们全部归为同一类。对于边界点，则通过将其归为距离最近的核心点所在的类。最后，将噪声点归为一个类或不予考虑。